تأثیر تورش‌های رفتاری بر بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاران در بورس اوراق بهادار تهران: رویکردی مبتنی بر مالی رفتاری نوین

نویسندگان

    محبوبه اسکندری گروه حسابداری، واحد بوشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، بوشهر، ایران
    عبدالرضا محسنی * گروه حسابداری، واحد بوشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، بوشهر، ایران Abdolreza.Mohseni@iau.ac.ir
    مصطفی قاسمی گروه حسابداری، واحد بوشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، بوشهر، ایران

کلمات کلیدی:

مالی رفتاری, تورش‌های شناختی, بهینه‌سازی پرتفوی, اعتمادبه‌نفس بیش‌ازحد, زیان‌گریزی, بورس تهران

چکیده

هدف این پژوهش، بررسی نقش تورش‌های رفتاری شامل اعتمادبه‌نفس بیش‌ازحد، توده‌واری، لنگرگیری، اتکا و تعدیل، و زیان‌گریزی در تبیین میزان بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاران در بورس اوراق بهادار تهران است. پژوهش حاضر از نوع آمیخته اکتشافی–تبیینی است. در بخش کیفی، از روش نظریه داده‌بنیاد برای استخراج مؤلفه‌های رفتاری مؤثر بر تصمیم‌گیری مالی استفاده شد و داده‌ها از طریق مصاحبه نیمه‌ساختاریافته با ۱۵ کارشناس مالی رفتاری تحلیل گردید. در بخش کمی، ابزار پرسش‌نامه بر اساس یافته‌های کیفی طراحی و بین ۳۸۴ سرمایه‌گذار بورس تهران توزیع شد. داده‌ها با استفاده از نرم‌افزارهای SPSS-27 و AMOS-24 از طریق تحلیل عاملی تأییدی و مدل معادلات ساختاری (SEM) تجزیه و تحلیل گردیدند. نتایج نشان داد که تمامی تورش‌های رفتاری اثر منفی و معناداری بر بهینه‌سازی پرتفوی دارند. بیشترین اثر منفی مربوط به زیان‌گریزی (β = -0.35, p = 0.001) و توده‌واری (β = -0.34, p = 0.001) بود. اعتمادبه‌نفس بیش‌ازحد (β = -0.28)، لنگرگیری (β = -0.21) و اتکا و تعدیل (β = -0.19) نیز تأثیرات منفی معناداری داشتند. شاخص‌های برازش مدل نشان‌دهنده کفایت مدل توسعه‌یافته بود (CFI = 0.93، RMSEA = 0.058، χ²/df = 2.41). تورش‌های رفتاری نقش بازدارنده‌ای در کارایی تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاران دارند. ادغام متغیرهای رفتاری در مدل‌های مالی می‌تواند منجر به تبیین دقیق‌تر رفتار سرمایه‌گذاران و ارتقای کیفیت تصمیم‌گیری شود. آموزش مالی رفتاری و استفاده از فناوری‌های تحلیلی هوشمند می‌تواند ابزار مؤثری در کاهش اثرات منفی این تورش‌ها باشد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Antony, A. (2019). Behavioral Finance and Portfolio Management: Review of Theory and Literature. Journal of Public Affairs, 20(2). https://doi.org/10.1002/pa.1996

Ashwini, R., & Reddy, D. G. S. (2022). Construction of Optimal Portfolio Using Sharpe’s Single Index Model. International Journal of Research Publication and Reviews, 3661-3666. https://doi.org/10.55248/gengpi.2022.3.7.26

Auditiyah, C. (2025). Implementation of Capital Asset Pricing Model in Optimal Portfolio Formation on IDX High Dividend 20. Jtam (Jurnal Teori Dan Aplikasi Matematika), 9(1), 257. https://doi.org/10.31764/jtam.v9i1.27799

Chaubey, S. K., Goel, A., & Goswami, A. (2023). A Preliminary Investigation of the Behavioral Barriers to Investing. Asian Journal of Management and Commerce, 4(2), 276-279. https://doi.org/10.22271/27084515.2023.v4.i2c.224

Chen, Z., Gao, J., & Yang, Y. (2023). Portfolio Optimization Based on Six Chinese Stocks. Advances in Economics Management and Political Sciences, 48(1), 207-216. https://doi.org/10.54254/2754-1169/48/20230453

Du, Z., Li, J., & Lu, Y. (2024). An Empirical Study on the Impact of Investor Gambling Factors on Stock Cross-Sectional Returns. Advances in Economics Management and Political Sciences, 95(1), 106-117. https://doi.org/10.54254/2754-1169/95/2024mur0090

Fooeik, A. M. L., Sadjadi, S. J., & Mohammadi, E. (2024). Stochastic Portfolio Optimization: A Regret-Based Approach on Volatility Risk Measures: An Empirical Evidence From the New York Stock Market. PLoS One, 19(4), e0299699. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0299699

Hadbaa, H. (2019). Behavioral Biases Influencing the Decision Making of Portfolio Managers of Capital Securities and Traders in Morocco. Financial Markets Institutions and Risks, 3(1), 92-105. https://doi.org/10.21272/fmir.3(1).92-105.2019

Hara, C., & Honda, T. (2022). Implied Ambiguity: Mean-Variance Inefficiency and Pricing Errors. Management Science, 68(6), 4246-4260. https://doi.org/10.1287/mnsc.2021.4097

Jaber, Y. (2023). Impact of Tunisian Political and COVID-19 Crisis on Asset Allocation: Traditional Theory of Portfolio Selection Versus Behavioral Theory. WSEAS Transactions on Business and Economics, 20, 1298-1311. https://doi.org/10.37394/23207.2023.20.116

Kim, S., & Kiyool, O. (2022). A Study on the Relationship Between Stock Return and Momentum by Volume and Price. The Korean Data Analysis Society, 24(6), 2279-2288. https://doi.org/10.37727/jkdas.2022.24.6.2279

Li, H., & Liu, T. (2023). Portfolio Optimization Based on the LSTM Forecasting Model. Advances in Economics Management and Political Sciences, 48(1), 97-106. https://doi.org/10.54254/2754-1169/48/20230431

Mohamed, E. G. (2025). The Role of Sustainability Index Performance in Moderating the Impact of Investor Sentiment on Stock Returns. 195-212. https://doi.org/10.4018/979-8-3373-2858-4.ch008

Muktadir‐Al‐Mukit, D. (2020). Do Sociodemographic Factors Have Influence on Risk Tolerance Level of Stock Market Investors? An Analysis From a Developing Country Perspective. South Asian Journal of Business Studies, 11(2), 149-173. https://doi.org/10.1108/sajbs-11-2019-0193

Nguyen, A. T., & Nguyen, N. (2025). An Insight Into the Implications of Investor Sentiment on Crash Risk in Asia–Pacific Stock Markets: Are Uncertainty Factors Important? Studies in Economics and Finance, 42(4), 759-779. https://doi.org/10.1108/sef-09-2024-0586

Oben, R. J., Seraj, M., & Eyüpoğlu, Ş. Z. (2025). Volatility and Return Spillovers Among US Traditional Technology Stocks, Decentralized Finance Instruments And conventional Cryptocurrencies: Implications for Portfolio Optimization. Review of Behavioral Finance, 17(5), 807-834. https://doi.org/10.1108/rbf-12-2024-0377

Panwar, M., Verma, M., Ray, B., Vashishtha, A., Mittal, S., & Rathnasiri, M. S. H. (2025). Investor Perception and Transforming Decision-Making in the Age of AI-Driven Work Arrangements. 495-528. https://doi.org/10.4018/979-8-3373-1270-5.ch026

Quddus, K., & Banerjee, A. (2021). Understanding Heuristics-Based Financial Decision-Making Using Behavioral Portfolio Strategies. Review of Behavioral Finance, 15(2), 121-137. https://doi.org/10.1108/rbf-05-2021-0092

Redkin, N. (2019). Investment Portfolio Optimization on Russian Stock Market in Context of Behavioral Theory. Finance Theory and Practice, 23(4), 99-116. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2019-23-4-99-116

Rehman, S.-u., & Said, B. (2019). Analysis of Investor Overreaction Effect and Random Walk: A Case Study of Pakistan Stock Exchange. Sarhad Journal of Management Sciences, 5(1), 1-14. https://doi.org/10.31529/sjms.2018.5.1.1

Sahabuddin, M., Islam, M. A., Tabash, M. I., Anagreh, S., Akter, R., & Rahman, M. M. (2022). Co-Movement, Portfolio Diversification, Investors’ Behavior and Psychology: Evidence From Developed and Emerging Countries’ Stock Markets. Journal of Risk and Financial Management, 15(8), 319. https://doi.org/10.3390/jrfm15080319

Saranj, A., & Zolfaghari, M. (2025). Trading Behavior-Stock Market Volatility Nexus Among Institutional and Individual Investors. Financial Innovation, 11(1). https://doi.org/10.1186/s40854-024-00717-0

Shehryar, M. (2025). The Role of Weather Anomalies in Shaping Investor Sentiment and Stock Market Performance: A Conceptual Analysis. International Journal of Research and Innovation in Social Science, IX(III), 558-565. https://doi.org/10.47772/ijriss.2025.90300044

Shen, Y., Li, C., Scaillet, O., & Jiang, Y. (2025). Dynamic Portfolio Allocation Under Market Incompleteness and Wealth Effects. Operations Research. https://doi.org/10.1287/opre.2024.0976

Tong, X. (2024). Application of Mean-Variance Model of 11 Industries in Chinese a Share Market. Highlights in Business Economics and Management, 39, 29-35. https://doi.org/10.54097/ag0hct57

Wang, Z. (2025). Active vs. Passive Investment in the Post-Pandemic U.S. Stock Market: A Sharpe Ratio-Based Portfolio Optimization Compared to the S&P 500. Highlights in Business Economics and Management, 61, 41-45. https://doi.org/10.54097/j6kd1r14

Wu, M. Z. (2025). Portfolio Optimization Under ESG Constraints: Markowitz Model vs. Index Model. SHS Web of Conferences, 218, 02002. https://doi.org/10.1051/shsconf/202521802002

Zhang, R., Liu, Q., Zhang, Q., & Chen, J. (2024). Research on the Impact of Investor Sentiment on Beta Anomalies in China's a Stock Market. https://doi.org/10.4108/eai.17-11-2023.2342674

Zhong, Z. (2025). The Impact of Anchoring Effect on Financial Investment Decisions and Coping Strategies. Advances in Economics Management and Political Sciences, 164(1), 50-55. https://doi.org/10.54254/2754-1169/2025.20718

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۵/۰۷/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۴/۰۲

بازنگری

۱۴۰۴/۰۸/۰۶

پذیرش

۱۴۰۴/۰۸/۱۵

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

اسکندری م.، محسنی ع.، و قاسمی م. (1405). تأثیر تورش‌های رفتاری بر بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاران در بورس اوراق بهادار تهران: رویکردی مبتنی بر مالی رفتاری نوین. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 1-17. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/275

مقالات مشابه

41-50 از 154

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.

مقالات بیشتر خوانده شده از همین نویسنده